TPI (Topographic Position Index)와 경사도를 조합하여 새로운 산사태 인자인 TSI (TPI-Slope Index)를 제안하고 산사태 예측모형에 적용하였다. 이를 위해, 먼저 다양한 분석 반경의 TPI를 서로 비교하여 TPI350이 연구 대상 지역에 가장 적합함을 알아내었고, 이를 경사도와 조합하여 TSI를 제작하였다. 본 논문에서 제안한 TSI의 적용성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 이용한 결과, 산사태 예측 모형에 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 그 후, 기타 지형 정보들과 토양 및 임상 정보를 추가하여 산사태 위험도를 평가하는 로지스틱 회귀 모형을 제작하였다. 이를 위해 DEM (Digital Elevation Model), 토양도, 임상도로부터 추출할 수 있는 산사태 관련 인자들을 수집하고 이들을 검토하여 다른 인자와 상관도가 높거나 산사태와의 연관성이 낮은 인자들은 우선 제외하였다. 그 결과, TSI, 고도, 사면 길이, 경사향, 유효 토심, 영급, 나무 밀도, 임상 등 8개의 인자가 선정되어 회귀분석에 독립변수로 입력되었다. 변수의 입력 방법(전진 선택법, 후진 제거법, 직접 선택법)에 따라 3가지 모형을 생성하였고, 이들에 대한 평가를 수행하였다. 세 모형에서 선택된 변수는 조금씩 다르지만, 공통적으로 유효 토심, 나무 밀도, TSI 인자의 중요도가 높은 것으로 나타났다.
수평면과 경사면간의 일사수광량 편차의 정규화변량인 과열지수는 산악지형에서 일 최고기온 추정오차를 줄이는데 효과가 있다고 알려져 있다. 하지만 계산의 복잡성 때문에 경사도와 경사방향에 근거한 매개변량인 개방지수를 먼저 계산하고 이를 이용하여 과열지수를 간접적으로 추정하는 방법이 널리 쓰이고 있다. 이러한 개방지수 매개 간접추정법이 우리나라와 같이 복잡한 산악지형에서 일 최고기온 추정에 적합한지를 알아보기 위해 강원도 평창군에 위치한 도암댐 표준유역(면적 $149 km^2$, 표고범위 $651{\sim}1,445m$)을 대상으로 야외실험을 실시하였다. 이 지역의 30m 해상도 수치고도모형으로부터 시험유역의 166,050개 격자점의 개방지수와 과열지수를 계산하였다. 이들 간의 관계를 계절별 최적 회귀모형으로 나타내고 이로부터 매월 15일의 과열지수를 개방지수로부터 추정하였다. 인근 대관령기상대와 비슷한 고도(해발 844m)에 경사방향이 서로 다른 7개 지점을 선정하여 온도계를 설치하고 2006년 6월부터 2007년 2월까지의 기온을 10분 간격으로 측정하였다. 추정오차를 종속변수로, 각 지점의 추정 과열지수를 설명변수로 둔 회귀분석을 실시한 결과 결정계수가 겨울 0.46, 가을 0.24, 여름 0.02로서 직접 계산된 과열지수를 설명변수로 하는 경우(겨울 0.52, 가을 0.37, 여름 0.15)에 비해 신뢰도가 떨어진다는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 강릉지역에 대해 산사태 취약성을 GIS와 원격탄사를 이용하여 평가하는 것이다. 이를 위해 산사태 위치는 위성영상 해석 및 현지 조사를 통해 확인되었고, GIS와 원격탐사를 이용하여 지형도, 토양도, 지질도, 선구조도, 토지피복도 등이 수집되고, 처리된 후 공간 데이터베이스로 구축되었다. 확률 기법인 빈도비 모델을 이용하여 산사태와 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등 산사태 발생 요인들과의 관계를 계산하여 빈도비를 구하였다. 그리고 이러한 빈도비를 모두 더하여 산사태 취약성 지수를 계산하였으며, 이러한 취약서 지수를 모두 더하여 취약성도를 작성하였다. 그 결과는 실제 산사태 위치자료를 이용하여 검증 및 교차 검증되었고, 그 검증 결과는 산사태 취약성도와 산사태 위치와 밀접한 관계가 있었다.
애추와 같이 인간의 접근이 쉽지 않은 지형의 현장조사에서는 시간과 비용을 절약하기 위해 실제 현장조사 전에 대상 지형자원의 범위를 줄이는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 대상 지형자원의 현장조사 범위를 줄이기 위해 기존 지형의 위치와 기타 GIS 정보 사이의 관계를 확률로 표현하는 자료유도형(target-driven) 공간통계기법인 Weight of Evidence 기법을 적용하였다. Weight of Evidence 기법을 적용하기 위해 애추와 관련된 지형요소를 선정한 후 지형요소와 GIS 정보의 상관관계 분석 결과를 근거로 우도비를 산출하였다. 각각의 주제도에 대한 경우의 수를 산정한 후, SRC 및 AUC 방법을 이용하여 애추 분포 가능지수가 가장 큰 조합을 찾았다. 애추 분포 가능지수가 가장 큰 주제도의 조합은 사면향도와 지질도, 경사도, 토지피복도, 유효토심도, 토양배수도의 조합으로, 애추 분포 가능지 면적비가 74.47%로 나타나 상당히 높은 정확도를 보였다.
이 연구에서는 접근이 어렵고 범위가 광대하여 많은 시간과 비용이 소요되는 산지습지의 현장조사 대상범위를 줄이고 작업의 효율성을 높이기 위해 산지 습지 위치와 지형 및 기타 GIS 정보 사이의 관계를 확률로 표현하는 Weight of Evidence 기법을 적용하여 산지습지 가능지역을 추출하였다. 이를 위하여 영남지역을 대상으로 산지습지와 관련된 경사 분포, 곡률 분포, 식생지수 분포, 습윤지수 분포, 토양 배수등급 분포 등 공간 데이터베이스를 구축하고 이를 기존 산지습지 위치와의 상관관계를 통하여 Weight of Evidence를 구하였다. 우도비를 통하여 산지습지 가능성에 대한 각 요인의 등급을 분석한 결과 경사도, 곡률, 식생지수, 습윤지수가 낮을수록, 토양 배수등급이 양호한 곳에 산지습지 분포 가능성이 높은 것으로 나타났다. 산지습지가능성도 작성을 위하여 각 요인의 등급에 대하여 Weight of Evidence 가중치를 부여하고 GIS 중첩분석을 실시하여 산지습지가능지수를 산출하였다. 그리고 검증을 위하여 산지습지 가능지수 등급구간에 대한 산지습지 위치 포함 누적비율을 표시한 성공확률곡선을 작성하고 면적비율을 계산한 결과 75.48%로서 상당히 높은 예측정확도를 나타내었다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
최근 기후 변화로 인해 전 세계적으로 이상기후 현상이 일어나고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 과거의 강우기록을 갱신하는 강우가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 국지성 집중호우의 경우 짧은 시간에 많은 양의 강우가 좁은 지역에 발생하고 있어 산지재해 발생 또한 증가 하고 있다. 강원도의 경우 지역적 특성상 대부분 산지로 이루어져 있어 경사가 가파르고 토심 또한 얕아 산사태에 의해 많은 피해를 입고 있다. 그러므로 본 연구에서는 산지유역에 지형분류기법과 산사태 위험성 예측기법을 적용하여 재해 위험도를 예측하고자 하였다. 지형분류기법은 지형위치지수를(TPI)를 계산하여 위험 지형을 분류하고 토석류 예측기법중 하나인 SINMAP 방법을 사용하여 산지재해 발생 가능지역을 예측하였다. 그 결과 지형분류기법에서는 전체 유역 중 약 63% 이상 완경사지와 급경사지로 분류되었으며 SINMAP 분석에서는 전체 유역 중 약 58%가 위험 지역으로 분석되었다. 최근 각종 개발로 인해 산지재해의 저감 대책이 마련이 시급한 실정이며 재해 위험 구간에 대한 안정성 대책을 수립하여야 한다.
본 연구에서는 지형이 위치별로 자기 상사성을 가진다는 전제하에 프랙탈 차원을 이용한 지형의 복잡성을 표현해 보고자 한다. 특히 수치지도 분석기법에서 표면적요소를 산정하여 프랙탈 차원을 산정하도록 한다. 또한 프랙탈 차원과 지형 형상요소들과의 관계를 규명하고, 프랙탈 차원의 통계적 대표치로서의 기능에 대해 고찰해 보려한다. 본 연구에서는 GIS기법을 적용하여 지형의 프랙탈 특성을 구하였다. 길이를 이용하여 하천이나 해안선의 1차원적 프랙탈 특성을 구하는 것에서 벗어나 면적의 개념 즉, 투영면적과 표면적을 이용하여 지형의 2차원적 프랙탈 특성을 구해보았다. 그리고 프랙탈 차원과 평균경사도와의 상관관계를 검토해 보았다. 연구결과 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 1) 프랙탈 차원을 구하기 위한 척도로서 표면적을 사용한 경우에서도 일반적 프랙탈 차원의 특성과 같이 지형의 복잡성과 비례관계의 성질을 나타내었다. 2) 본 연구에서 제안한 표면적을 이용한 프랙탈 차원은 영천지역에서는 $2.10{\sim}2.24$이고 의성지역은 $2.02{\sim}2.15$으로 나타났다. 이 값들은 통상 알려진 지형의 프랙탈 차원인 $2.10{\sim}2.20$의 범위에 든다. 3) 평균 경사도와 프랙탈 차원의 상관관계는 평균경사도가 $25^{\circ}$ 이상인 지역에서 결정계수 $R^2$값이 $25^{\circ}$ 이하인 지역에 비해 30% 정도 작아진다. 그러므로 모든 지형의 거침도를 표현하기 위해선 프랙탈 차원이 알맞을 것으로 본다. 본 연구결과를 통해 투영면적과 표면적을 이용한 프랙탈 차원 산정공식이 유효함을 확인하였다. 그러나 본 기법이 충분히 타당성을 인정받기 위해선 연구대상지역의 확대를 통하여 경사도와 표면적, 프랙탈 차원과의 상관관계를 더욱 명확히 할 필요가 있다. 향후 연구에선 지형의 복원에 적용 할 수 있을 것이며 fBm모델을 이용하여 교통류 해석에도 적용이 가능할 것이다.
구조지형은 기반암 단층과 암석의 경연차와 같은 약대를 따라 풍화, 침식의 프로세스의 영향을 받아 만들어진 지형이다. 지구 조지형은 현재 활동하고 있는 지진, 화산, 단층과 같은 지구조운동으로 인해 만들어진 지형이다. 우리나라와 같이 판의 내부에 위치하여 지구조운동의 영향이 상대적으로 적고 기후적 특성을 고려하면 실제 현장에서 이 둘을 명확하게 구분하는 것은 어렵다. 최근 활성단층 연구의 증가에 따라 지구조지형에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있으나 더 명확한 지구조지형을 분류하기 위해서는 기반암의 특성에 따른 구조지형의 발달 양상에 대한 이해가 필요하며 기반암의 특성만을 따로 비교분석하기에는 현재 지형은 지구조운동과 기후의 영향을 동시에 받았기 때문에 구조적 요인만을 대상으로 하기에는 한계가 있다. 본 연구는 2차원 수치지형발달모형을 이용하여 기후와 지구조운동에 의한 요인을 제한하고, 기반암의 차이에 따른 지형의 시공간적 발달특성에 대해 연구하였다. 기반암 차이에 따른 지형특성을 구분하기 위해 사면·하천과 관련된 지형분석을 하였다. 연구결과 침식가능성이 높은 지형은 평균고도, 기복량, 경사도, 하천차수, 하천경사도지수 모두 낮게 나왔다. 또한 기반암 하천분석 결과 기반암 경계부분에서 천이점이 나왔다. 실제 지형을 연구할 때 지금까지는 지구조운동으로 인한 것인지, 구조적 요인을 받은 것인지 구분할 때 천이점에 있는 기반암의 차이만 고려하였다. 본 연구는 지구조지형과 구조지형을 분류할 때 구조지형으로 분류하기 위해서는 기반암의 차이뿐만 아니라 다양한 지형인자들을 고려하여 종합적으로 판단하여야 할 것임을 시사한다.
본 연구는 최근 폭염 문제로 주목을 받고 있는 밀양시를 대상으로 토지피복과 지형과 같은 공간 특성이 폭염일수에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 폭염일수는 RCP 기반의 남한상세 기후자료(2000~2010년)를 활용하여 산출하였고, 토지피복유형은 2000년 토지피복도와 2005년, 2010년 환경부 중분류 토지피복도를 이용하여 시가화지역, 농업지역, 산림지역, 수역, 초지 및 나지로 유형을 재분류하였다. 지형특성은 공간해상도 30m급의 수치표고모델을 이용하여 계산된 지형위치지수로 분석하였다. 분석결과, 폭염일수는 2000년 평균 31.4일로 가장 많이 발생하였고, 2008년 26.9일, 2001년 24.2일, 2010년 24.0일 순으로 나타났다. 폭염일수는 농경지와 계곡부 일대, 도시 외곽지역에서 많아지는 것으로 분석되었다. 밀양시의 지형적 특성은 평지(19.7%) 보다는 경사지(51.6%)의 산악지역이 많은 것으로 나타났으며, 서쪽 일부지역은 대규모 계곡지역(12.2%)이 분포하는 것으로 확인되었다. 공간특성과 폭염의 상관성 분석 결과, 산림지역에서 폭염일수와 음의 상관성(-0.109)으로 나타나 폭염을 완화하는 요인으로 도출되었다. 지형적인 측면에서는 평지와 폭염이 양의 상관성(0.305)으로 나타났다. 이러한 결과들은 도시계획가와 환경관리자에게 토지개발과 지형변화가 폭염에 미치는 영향을 이해하는데 중요한 시사점을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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